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Statistical methods in design, production and verification processes

04QDBRP

A.A. 2021/22

Course Language

Inglese

Course degree

Doctorate Research in Gestione, Produzione E Design - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 20
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Fontana Roberto Professore Ordinario SECS-S/01 10 0 0 0 1
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
Scopo del corso è quello di fornire agli allievi del Dottorato GESTIONE, PRODUZIONE E DESIGN di Dottorati in più settori dell’Ingegneria conoscenze a livello operativo dei principali metodi statistici applicati in campo tecnico ed economico, non trascurando gli opportuni approfondimenti in campo teorico. A tal fine, accanto alla trattazione teorica, viene riservato un opportuno spazio per la trattazione di problemi pratici di frequente ricorrenza nei settori ingegneristici cui si rivolge, illustrando mediante esempi, applicabilità e limiti dei metodi usati. Durante il corso, alcuni esempi verranno presentati con l’utilizzo di package di software statistico, onde rendere più operative le metodologie proposte.
The course is aimed to introduce applied statistical methods and the relevant theoretical basis of Calculus of Probability and Statistics to Ph.D. students in several fields of engineering. Subjects such as ANOVA, Regression analysis, Design of Experiments are dealt with in the course from a theoretical point of view, as well as underlining application in economics and technology with several examples. Some examples will be introduced with the use of statistical software. The package is resorted to in order to clarify some operational aspects of the methods presented.
Laurea magistrale o titolo equivalente per gli argomenti del corso
Master degree or equivalent qualification for the course subjects
Basi logiche e statistiche, analisi esplorativa dati. Analisi della Varianza e della Covarianza: separazione dei contributi di più fonti di variabilità; assegnazione della variabilità osservata in esperimenti programmati a differenti fattori; identificabilità di effetti principali ed interazioni; test statistici per la significatività di effetti principali e interazioni. Discussione di output statistici ottenuti con software dedicato. Modelli predittivi: modellazione statistica mediante regressione multipla e modelli lineari generalizzati (analisi preliminare dei dati , identificazione del modello, stima dei parametri, verifica della qualità statistica del modello, intervalli di previsione). Discussione di output statistici ottenuti con software dedicato.
Logical and statistical foundations, Exploratory Data Analysis. Analysis of Variance and Covariance: partitioning the variability; designed experiments and controlled factors: assigning the variability to different factors; main effects and interactions; significance test for main effects and interactions. Discussion of software outputs. Modeling. Linear regression and Generalized Linear models (exploratory data analysis, parameters estimation, quality of estimates, prediction). Decomposition of the variability; assigning the observed variability in designed experiments to the single variables; statistical tests for the significance of the variables. Discussion of software outputs.
In presenza
On site
Presentazione report scritto
Written report presentation
P.D.2-2 - Marzo
P.D.2-2 - March


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